基于对向传播神经网络的舰船辐射噪声分类

• 作 者: 刘兵 孙超 柳革命 王旭艳
• 机 构: 西北工业大学声学工程研究所
• 出 处: 电声技术
• 发表日期: 2007年8期
• 关键词: 特征提取 神经网络 目标分类 feature extraction neural network target classification

针对舰船目标的分类识别，研究了从解调制（DEMON）谱的线谱和连续线谱中提取特征向量的方法，提出了1种改进的对向传播网络（MCPN）分类模型及算法。通过对海上实录的3类水中目标辐射噪声进行分类识别实验，实验结果证明：MCPN的分类能力及对未训练目标的适应性优于传统的对向传播网络（CPN）和误差反向传播网络（BPN）。